GPT 4: Des résultats surprenants grâce à la recherche
Table des matières
- Introduction
- Problèmes avec les modèles de langage
- Hallucinations
- Manque de mises à jour
- Introduction à la solution
- Utilisation d'une base de données vectorielle
- Utilisation du modèle d'incorporation de texte
- Préparation des données
- Scraping du site web
- Division des données en chunks
- Création de l'index vectoriel
- Initialisation de la connexion à Pinecone
- Création des embeddings
- Peuplement de l'index vectoriel
- Utilisation de l'LM chain in line chain
- Préparation de la requête augmentée
- Utilisation de l'endpoint de chat completion
- Comparaison avec une requête standard
- Conclusion
Introduction
Aujourd'hui, nous allons examiner une application d'exemple de l'LM chain in line chain qui montre comment résoudre deux des plus gros problèmes avec les modèles de langage, comme GT4 GP 3.5. Ces problèmes sont la propension à faire des hallucinations et l'incapacité à contenir des informations à jour. La plupart des modèles actuels utilisés n'ont pas vu de données du monde réel depuis septembre 2021, ce qui les rend assez obsolètes. Dans cette vidéo, nous allons découvrir une approche qui permet de résoudre ces problèmes en fournissant au modèle de langage un accès à des informations externes.
Problèmes avec les modèles de langage
Les modèles de langage existent en quelque sorte dans un vide, n'ayant pas de stimuli externes pour se connecter au monde réel. Ils possèdent uniquement leur propre mémoire interne, qui a été construite pendant leur entraînement. Bien que ces modèles aient une connaissance générale du monde, celle-ci n'est pas à jour et n'est pas toujours fiable. Parfois, ils ont tendance à inventer des choses (hallucinations), ce qui est problématique.
Introduction à la solution
Pour donner aux modèles de langage un accès à des informations externes, nous allons utiliser plusieurs composants. Le principal composant est une base de données vectorielle, que nous allons mettre en œuvre à l'Aide de la plateforme Pinecone. Cette base de données va stocker des embeddings textuels, qui sont essentiellement une représentation numérique du langage. Nous allons également utiliser un modèle d'incorporation de texte pour mapper les requêtes dans l'espace vectoriel des embeddings.
Préparation des données
Avant de pouvoir utiliser la solution, nous devons préparer les données nécessaires. Pour cela, nous allons effectuer un scraping du site web concernant la bibliothèque Python "llm chain in line chain". Nous allons diviser les données en plusieurs "chunks" pour respecter la limite de tokens des modèles de langage. Cette préparation nous permettra d'obtenir les informations nécessaires pour alimenter la base de données vectorielle.
Création de l'index vectoriel
Une fois les données préparées, nous pouvons créer l'index vectoriel avec la plateforme Pinecone. Nous allons initialiser la connexion à Pinecone, créer les embeddings textuels à partir des chunks de données préparées, puis peupler l'index vectoriel avec ces embeddings. Cela nous permettra de faire correspondre les requêtes ultérieures avec les embeddings pertinents dans l'index.
Utilisation de l'LM chain in line chain
Maintenant que l'index vectoriel est prêt, nous pouvons utiliser l'LM chain in line chain pour obtenir des réponses pertinentes aux requêtes. Pour cela, nous allons créer une requête augmentée en combinant la requête d'origine avec les informations externes extraites de l'index vectoriel. Nous utiliserons ensuite l'endpoint de chat completion pour générer la réponse. Nous comparerons également les résultats obtenus avec une requête standard pour montrer l'efficacité de notre approche.
Conclusion
En intégrant une base de données vectorielle et un modèle d'incorporation de texte, nous sommes en mesure de donner aux modèles de langage un accès aux informations externes et ainsi d'améliorer la qualité et la pertinence de leurs réponses. Cette approche offre de nombreuses possibilités pour améliorer les performances des modèles de langage, en fournissant des informations à jour et en évitant les hallucinations. Cependant, il convient de noter que cette solution n'est pas parfaite et qu'elle reste sujette à certaines limitations.
Points forts
- Utilisation d'une base de données vectorielle pour stocker des embeddings textuels
- Utilisation d'un modèle d'incorporation de texte pour mapper les requêtes en embeddings
- Amélioration de la pertinence et de la qualité des réponses des modèles de langage
- Possibilité de fournir des informations à jour et d'éviter les hallucinations
FAQ
Q: Quels sont les problèmes avec les modèles de langage actuels ?
R: Les modèles de langage actuels ont tendance à faire des hallucinations, c'est-à-dire à inventer des informations qui ne sont pas réelles. De plus, ils ne sont pas à jour et ne disposent pas des dernières informations du monde réel.
Q: Comment résoudre ces problèmes avec l'LM chain in line chain ?
R: En utilisant une base de données vectorielle et un modèle d'incorporation de texte, nous pouvons donner aux modèles de langage un accès aux informations externes et ainsi améliorer la qualité de leurs réponses.
Q: Comment est organisé l'article sur l'LM chain in line chain ?
R: L'article est organisé en plusieurs sections. Il commence par une introduction, puis aborde les problèmes avec les modèles de langage. Ensuite, il présente la solution et explique en détail la préparation des données, la création de l'index vectoriel et l'utilisation de l'LM chain in line chain. Enfin, l'article se conclut sur les points forts de cette approche.